logistic回归中数据过度离散及其软件处理

目的:解决logistic回归分析中,乳腺疾病调查数据过度离散问题.方法:利用SPSS软件提供的NOMREG过程,通过离散参数Deviance X2和Pearson X2指标判断数据中是否存在过度离散现象,并估计离散参数,重新估计回归系数的标准误及Wald X2统计量等指标.结果:在乳腺炎数据中,X2Pear()6.428,X2Deviance=5.822,所估计的离散参数分别为2.143和1.941,均大于1,说明该数据存在过度离散现象,通过NOMREG过程增大了系数标准误,减小了Wald X2值,从而增大了P值.结论:使用NOMREG过程能够较好地检验及解决logistic回归数据过度离散问题.